熊猫移位逻辑答案

【问题标题】：Pandas shift logic熊猫移位逻辑
【发布时间】：2023-01-09 21:19:43
【问题描述】：

我有一个像这样的数据框：

col1 customer
 1    a
 3    a
 1    b
 2    b
 3    b
 5    b

我希望逻辑是这样的：

col1 customer  col2
 1    a         1
 3    a         1
 1    b         1
 2    b         2
 3    b         3
 5    b         3

如您所见，如果客户在 col1 中具有一致的值，则给出它，如果没有，则给出最后一个一致的数字，即 3

我尝试使用 df.shift() 但我被卡住了

【问题讨论】：

逻辑不清楚，你不是真的shift这里的值。你如何定义“一致”？你能分解结果吗？

标签： pandas

【解决方案1】：

你想要shift + bfill吗？

df['col2'] = df.groupby('customer')['col1'].shift().bfill(downcast='infer')

输出：

   col1 customer  col2
0     1        a     1
1     3        a     1
2     1        b     1
3     2        b     1
4     3        b     2
5     5        b     3

【讨论】：

【解决方案2】：

也许您想在当前值之后的下一行值时增加一个计数器：

df['col2'] = df['col1'].eq(df['col1'].shift()+1).cumsum().add(1)
print(df)

# Output
   col1 customer  col2
0     1        a     1
1     3        a     1
2     1        b     1
3     2        b     2
4     3        b     3
5     5        b     3

或者对于每个客户：

inc_count = lambda x: x.eq(x.shift()+1).cumsum().add(1)
df['col2'] = df['col2'] = df.groupby('customer')['col1'].apply(inc_count)
print(df)

# Output
   col1 customer  col2
0     1        a     1
1     3        a     1
2     1        b     1
3     2        b     2
4     3        b     3
5     5        b     3

【讨论】：